混合状态变量和过程变量的风险评估模型

针对常用风险评估方法仅使用单期截面数据构造模型,对风险动态演化趋势信息反映能力不足的问题,提出一种同时考虑单期截面数据和时间序列数据的企业风险评估模型.对于可用单期截面数据表示的状态变量,采用S型函数度量该类指标的风险;对于需要用时间序列数据反映的过程变量,综合考虑该类指标的时间序列均值、方差或偏度等特征,将包含企业风险演化趋势信息的时间序列数据映射为一个截面值,从而使风险评估模型具有处理动态信息的能力.应用实例表明了该方法的可行性和有效性.     

基于周期项方法选择的季节性时序预测

根据每个单步预测序列各自具有的特征,通过周期项重构把多步预测转化为单步预测,提出一种预测方法选择策略。为每个单步预测序列选择一个最合适的预测方法,利用选择的方法建模预测周期项,结合灰色预测模型对趋势项的预测值,建立季节性时间序列整体预测模型。实验结果表明,该模型能克服周期项多步预测的缺点,具有较高的预测精度。